16/09/2025
396 lượt đọc
Trong hành trình chuẩn bị cho một vị trí trong lĩnh vực quantitative finance, hầu hết ứng viên đều đã đọc những cuốn “kinh điển” như Hull – Options, Futures and Other Derivatives, Baxter & Rennie – Financial Calculus hay Joshi – The Concepts and Practice of Mathematical Finance. Nhưng thực tế, có nhiều “viên ngọc ẩn” không được liệt kê trong syllabus chính thức, lại mang đến góc nhìn sâu hơn và giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho công việc hàng ngày của một quant.
Trong hành trình chuẩn bị cho một vị trí trong lĩnh vực quantitative finance, hầu hết ứng viên đều đã đọc những cuốn “kinh điển” như Hull – Options, Futures and Other Derivatives, Baxter & Rennie – Financial Calculus hay Joshi – The Concepts and Practice of Mathematical Finance. Nhưng thực tế, có nhiều “viên ngọc ẩn” không được liệt kê trong syllabus chính thức, lại mang đến góc nhìn sâu hơn và giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho công việc hàng ngày của một quant.
Dưới đây là 5 cuốn sách mà QM Capital cho rằng bất kỳ ai nghiêm túc theo đuổi nghề này nên dành thời gian tìm hiểu:
Đây là một cuốn sách cầu nối tuyệt vời cho sinh viên toán muốn bước vào tài chính định lượng. Điểm mạnh là vừa đủ chặt chẽ về mặt toán học (có chứng minh), vừa giữ lại được những kết quả cốt lõi trong định giá phái sinh và lý thuyết danh mục hiện đại (CAPM). Nếu bạn muốn củng cố nền tảng toán trước khi bước sang thế giới stochastic calculus, đây là nơi lý tưởng để bắt đầu.
Nếu Hull thiên về ứng dụng thì Björk là “bài học nâng cao” về lý thuyết. Sách dẫn dắt từ mô hình nhị phân, stochastic calculus, đến pricing bằng martingale. Nhưng điểm đáng giá là phần mở rộng: định giá barrier options, LIBOR market model, và optimal stopping. Đi kèm còn có phụ lục về measure theory, probability, martingales – cực kỳ hữu ích nếu bạn chuẩn bị nghiên cứu sâu hoặc thi tuyển ở những vị trí đòi hỏi nền tảng toán xác suất vững chắc.
Không kỹ thuật, nhưng lại giàu giá trị nhân văn. Cuốn sách tập hợp 25 câu chuyện từ các quant ở nhiều định chế lớn: quản lý danh mục định lượng, định giá phái sinh, vi cấu trúc thị trường, quản lý rủi ro… Đọc để thấy rằng con đường vào nghề không hề “một màu”: có người đến từ vật lý, có người từ toán thuần, có người lại xuất phát từ kỹ thuật. Đây là nguồn động lực và cái nhìn thực tế cho những ai còn đang phân vân.
Narang viết cho nhà đầu tư muốn hiểu các quỹ định lượng, nhưng bất kỳ ai làm việc trong quỹ cũng nên đọc. Cuốn này bóc tách toàn bộ vòng đời của một hệ thống giao dịch định lượng: từ mô hình hóa, quản trị dữ liệu, đến quản trị rủi ro. Điểm đắt giá là những cảnh báo về overfitting, data issues và rủi ro mô hình – những thứ ứng viên mới thường đánh giá thấp.
Quants không chỉ làm toán, mà còn code – nhiều khi là C++. Bộ “Effective” của Meyers không dạy bạn viết code chạy, mà dạy viết code tốt, an toàn, tối ưu và tận dụng tối đa Standard Template Library (STL). Nhiều quant trẻ đọc Effective C++ nhưng bỏ qua hai cuốn sau – và phải trả giá bằng việc “phát minh lại bánh xe”. Với ai muốn làm quant developer hay researcher, đây là bộ không thể bỏ qua.
Nếu các cuốn “kinh điển” là tấm hộ chiếu bắt buộc, thì 5 cuốn trên là “vũ khí bí mật” giúp bạn nổi bật trước vòng phỏng vấn. Bởi ở thị trường lao động tài chính định lượng, kiến thức nền là cần thiết, nhưng chính sự khác biệt trong tư duy, khả năng hiểu sâu cả lý thuyết lẫn thực tiễn, và kỹ năng coding chuẩn mới quyết định bạn đi xa đến đâu.
0 / 5
Trong thế giới tài chính hiện đại, nơi mọi quyết định đều có thể bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, tin đồn và sự nhiễu loạn thông tin, việc duy trì kỷ luật trong đầu tư là điều cực kỳ khó. System Trading ra đời để giải quyết chính vấn đề đó.
Trong lý thuyết tài chính hiện đại, người ta thường nói rằng tỷ giá hối đoái di chuyển ngẫu nhiên (random walk). Điều này xuất phát từ Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH): giá đã phản ánh toàn bộ thông tin sẵn có, do đó không ai có thể kiếm lời một cách bền vững từ dự đoán biến động tỷ giá. Tuy nhiên, hơn 50 năm qua, hàng trăm nghiên cứu thực nghiệm lại chỉ ra rằng — thị trường ngoại hối (FX) không hề “hoàn hảo” như sách vở. Nó tồn tại những “anomaly” – các hiện tượng phi hiệu quả có thể đo lường và khai thác được.
Khái niệm thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis – EMH) được Eugene Fama phát triển từ thập niên 1970, nhưng gốc rễ của nó bắt nguồn từ đầu thế kỷ XX với công trình của Louis Bachelier. Theo EMH, giá chứng khoán tại mọi thời điểm đã phản ánh đầy đủ các thông tin sẵn có; do đó, không nhà đầu tư nào có thể đạt được lợi nhuận vượt trội một cách bền vững. Dưới góc độ thống kê, điều này đồng nghĩa với việc chuỗi lợi nhuận của tài sản là ngẫu nhiên, không có tự tương quan và tuân theo một quá trình ngẫu nhiên (random walk).
Nếu bạn nhìn lại chuỗi giá vàng từ năm 2000 đến nay, sẽ thấy một điều: dù biến động, vàng vẫn là tài sản có “pattern” khá ổn định. Trung bình lợi nhuận năm khoảng 7–9%. Volatility (độ biến động) quanh 12–18%. Những cú sốc lớn (như 2008, 2011, 2020) đều có nguyên nhân rõ ràng và mô hình có thể “fit” lại được.
Khoảng hai thập kỷ qua, giới đầu tư toàn cầu dần nhận ra rằng việc “bám” chỉ số thị trường không luôn là lựa chọn tối ưu. Chỉ số vốn hóa lớn như VN-Index hay S&P 500 có xu hướng tập trung phần lớn tỷ trọng vào vài doanh nghiệp khổng lồ. Khi giá các mã này tăng quá mạnh, quỹ chỉ số buộc phải mua thêm, khiến rủi ro “mua đỉnh” trở nên hiện hữu. Trong khi đó, các quỹ chủ động tuy linh hoạt hơn nhưng lại đắt đỏ và phụ thuộc vào cảm tính của nhà quản lý.
Trong hơn nửa thế kỷ qua, mô hình Capital Asset Pricing Model (CAPM) được xem là nền tảng của định giá tài sản. CAPM giả định một quan hệ tuyến tính rõ ràng: cổ phiếu rủi ro cao (beta cao) sẽ phải trả lợi nhuận kỳ vọng cao hơn để bù đắp rủi ro, trong khi cổ phiếu rủi ro thấp (beta thấp) sẽ mang lại lợi nhuận thấp hơn.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!